论文摘要
针对旋转机械故障信号具有非线性、非平稳性特点,提出一种基于小波包样本熵及GA-BP网络的故障识别方法。首先对故障信号进行小波包分解,计算重构节点信号能量较大的前4个子频带振动信号的样本熵作为特征向量;然后将特征向量输入GA-BP网络模型进行故障类型识别,并且与传统BP网络作对比。实验结果表明:转子实验台不同故障信号的小波包样本熵不同,该方法对转子故障区别度更有效果,故障识别率明显提高。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 石启正,童荣彬,张志伟,王新蕾
关键词: 特征提取,小波包样本熵,遗传算法,网络
来源: 机床与液压 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业
单位: 中港疏浚有限公司
分类号: TH17
页码: 200-203
总页数: 4
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